SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC chat2duckdb

Эффективный инструмент анализа данных на базе движка DuckDB; используется, когда пользователю требуется выполнять SQL-запросы, анализ данных, выборку данных из файлов данных, таких как CSV/JSON/Parquet/Excel, или требуется выполнение запросов с автоматическим исправлением ошибок.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于 DuckDB 引擎的高效数据分析工具；当用户需要对 CSV/JSON/Parquet/Excel 等数据文件进行 SQL 查询、数据分…»

基于 DuckDB 引擎的高效数据分析工具；当用户需要对 CSV/JSON/Parquet/Excel 等数据文件进行 SQL 查询、数据分析、数据抽样或需要自动纠错的查询执行时使用

ClawHub Agent Skills автор: captain v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 106 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Эффективный инструмент анализа данных на базе движка DuckDB; используется, когда пользователю требуется выполнять SQL-запросы, анализ данных, выборку данных…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependency"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 77
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2106 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 91: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 38 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
  • +4Есть примеры (22 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a local DuckDB data-analysis skill whose file reads, exports, persistence, and SQL execution are disclosed and aligned with analyzing user-selected datasets.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.